Künstliche Intelligenz in der Öl-und Gasindustrie
In den letzten Jahren ist die digitale Revolution in der Öl- und Gasindustrie zum Hauptdiskussionsthema der Fachmedien, unter Branchenexperten und gelegentlich auch in großen Foren geworden.
Aber ist es eine Revolution oder eine evolutionäre Entwicklung? Schließlich begann der Einsatz von Computertechnologie beispielsweise zur Lösung eines Problems wie der Reservoirmodellierung bereits in den 60er Jahren des letzten Jahrhunderts, und Anfang der 70er Jahre ermöglichte der Einsatz großer Workstations zur Verarbeitung von Felddaten eine Produktionssteigerung von 1%.
In den 90er Jahren reduzierte die Industrie, nachdem sie die Erstellung computergestützter 3D-Seismikmodelle gemeistert hatte, die Kosten für die Suche nach neuen Lagerstätten um durchschnittlich 401 TP3T, wodurch sich das Volumen der nachgewiesenen Reserven um das 2,5-fache erhöhte.
Nun hat die globale Öl- und Gasindustrie, die immer als eine der ersten die neuesten technischen Errungenschaften nutzt, die Fahne der künstlichen Intelligenz auf sich genommen. Die Öl- und Gasindustrie hat sich in den letzten Jahren rasant verändert. Der Sektor hat neue Technologien übernommen, um den Herausforderungen einer digitalen Wirtschaftslandschaft zu begegnen, und versucht gleichzeitig, Lösungen der künstlichen Intelligenz vollständig umzusetzen.
Am gebräuchlichsten KI-Einsatz Fälle
Erkennung mit Drohnen
Angesichts der Menge an Bohrungen in einem Gebiet ist Automatisierung im großen Maßstab die ideale Lösung, ebenso wie KI in der Öl- und Gasindustrie. Sobald also Probleme auftreten, würde das KI-System sofort eingreifen und den Defekt identifizieren und beheben. Sobald der Schaden bei der Gas- oder Ölbohrung auftritt, wird er im KI-Speicher registriert, und wenn er erneut auftritt, dauert die Behebung nur wenig Zeit.
Wartung
Eine weitere Möglichkeit der künstlichen Intelligenz besteht darin, alles über den Standort der Öl- oder Gasbohrung zu lernen. Je mehr Zeit sie also an einem Standort verbringt, um bei der Lösung von Problemen zu helfen, desto besser kann sie den Schaden ohne die Hilfe eines Ingenieurs vor Ort reparieren. Die Implementierungstests befinden sich jedoch noch in der Anfangsphase. Die Ergebnisse sind insgesamt recht positiv: Die Optimierung der Produktionszeit, die Aufrechterhaltung der Maschinen bei der Ölbohrung mit einer langfristigen Wartung sind von Vorteil und generieren den ganzen Monat über höhere Einnahmen. Wir hoffen einfach, dass die KI-Trends in den Bereichen Öl und Gas Wirklichkeit werden.
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